package com.atguigu.gulimall.product.service.impl;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.atguigu.gulimall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.atguigu.gulimall.product.vo.Catelog2Vo;
import javafx.scene.chart.CategoryAxis;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RReadWriteLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.atguigu.common.utils.PageUtils;
import com.atguigu.common.utils.Query;

import com.atguigu.gulimall.product.dao.CategoryDao;
import com.atguigu.gulimall.product.entity.CategoryEntity;
import com.atguigu.gulimall.product.service.CategoryService;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

//    @Autowired
//    CategoryDao categoryDao;

  @Resource
  private CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

  @Resource
  private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

  @Autowired
  private RedissonClient redissonClient;


  @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {

        // 1、查出所有分类
        List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(null);
        // System.out.println(entities);

        // 获取父分类
        /**
       List<CategoryEntity> level1Menus = entities.stream().filter(categoryEntity ->
           categoryEntity.getParentCid() == 0
       ).collect(Collectors.toList());
         */

        // 过滤出父分类，然后父分类再通过map获取子分类
        List<CategoryEntity> level1Menus = entities.stream().filter(categoryEntity ->
            categoryEntity.getParentCid() == 0
        ).map((menu) -> {menu.setChildren(getChildrens(menu, entities));
                return menu;
            }).collect(Collectors.toList());

        // System.out.println(level1Menus);

        // 2、组装成父子的树形结构
        return level1Menus;
    }

  @Override
  public void removeMenuByIds(List<Long> asList) {
    // TODO::1、检查当前删除的，是否有在其他地方引用
    baseMapper.deleteBatchIds(asList);

  }

  // [2,25,226]
  @Override
  public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {
      List<Long> paths = new ArrayList<>();
    List<Long> parentPaths = findParentPath(catelogId, paths);

    // [226,25,2] -> [2,25,226]
    Collections.reverse(parentPaths);

    // return (Long[]) parentPaths.toArray();  // 不能直接转为数组，需要做转化
    return (Long[]) parentPaths.toArray(new Long[parentPaths.size()]);
  }

  /**
   * 级联更新所有关联的数据
   *
   * @CacheEvict:失效模式
   * @CachePut:双写模式，需要有返回值
   * 1、同时进行多种缓存操作：@Caching
   * 2、指定删除某个分区下的所有数据 @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)
   * 3、存储同一类型的数据，都可以指定为同一分区
   * @param category
   */
  // @Caching(evict = {
  //         @CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categorys'"),
  //         @CacheEvict(value = "category",key = "'getCatalogJson'")
  // })
  @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)       //删除某个分区下的所有数据
  @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
  public void updateCascade(CategoryEntity category) {

    RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("catalogJson-lock");
    //创建写锁
    RLock rLock = readWriteLock.writeLock();

    try {
      rLock.lock();
      this.baseMapper.updateById(category);
      categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
    } catch (Exception e) {
      e.printStackTrace();
    } finally {
      rLock.unlock();
    }

    //同时修改缓存中的数据
    //删除缓存,等待下一次主动查询进行更新
  }


  /**
   * 每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到那个名字的缓存。【缓存的分区(按照业务类型分)】
   * 代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法都不用调用，如果缓存中没有，会调用方法。最后将方法的结果放入缓存
   * 默认行为
   *      如果缓存中有，方法不再调用
   *      key是默认生成的:缓存的名字::SimpleKey::[](自动生成key值)
   *      缓存的value值，默认使用jdk序列化机制，将序列化的数据存到redis中
   *      默认时间是 -1：
   *
   *   自定义操作：key的生成
   *      指定生成缓存的key：key属性指定，接收一个Spel
   *      指定缓存的数据的存活时间:配置文档中修改存活时间
   *      将数据保存为json格式
   *
   *
   * 4、Spring-Cache的不足之处：
   *  1）、读模式
   *      缓存穿透：查询一个null数据。解决方案：缓存空数据
   *      缓存击穿：大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决方案：加锁 ? 默认是无加锁的;使用sync = true来解决击穿问题
   *      缓存雪崩：大量的key同时过期。解决：加随机时间。加上过期时间
   *  2)、写模式：（缓存与数据库一致）
   *      1）、读写加锁。
   *      2）、引入Canal,感知到MySQL的更新去更新Redis
   *      3）、读多写多，直接去数据库查询就行
   *
   *  总结：
   *      常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的数据，完全可以使用Spring-Cache）：写模式(只要缓存的数据有过期时间就足够了)
   *      特殊数据：特殊设计
   *
   *  原理：
   *      CacheManager(RedisCacheManager)->Cache(RedisCache)->Cache负责缓存的读写
   * @return
   */
  @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.method.name",sync = true)
  @Override
  public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {

    List<CategoryEntity> categoryEntities =  baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));

    return categoryEntities;

  }

  @Cacheable(value = "category",key = "#root.methodName")
  @Override
  public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
    System.out.println("查询了数据库");

    //将数据库的多次查询变为一次
    List<CategoryEntity> selectList = this.baseMapper.selectList(null);

    //1、查出所有分类
    //1、1）查出所有一级分类
    List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);

    //封装数据
    Map<String, List<Catelog2Vo>> parentCid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
      //1、每一个的一级分类,查到这个一级分类的二级分类
      List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());

      //2、封装上面的结果
      List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
      if (categoryEntities != null) {
        catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
          Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName().toString());

          //1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
          List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());

          if (level3Catelog != null) {
            List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> category3Vos = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
              //2、封装成指定格式
              Catelog2Vo.Catelog3Vo category3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());

              return category3Vo;
            }).collect(Collectors.toList());
            catelog2Vo.setCatalog3List(category3Vos);
          }

          return catelog2Vo;
        }).collect(Collectors.toList());
      }

      return catelog2Vos;
    }));

    return parentCid;
  }

  //TODO 产生堆外内存溢出OutOfDirectMemoryError:
  //1)、springboot2.0以后默认使用lettuce操作redis的客户端，它使用通信
  //2)、lettuce的bug导致netty堆外内存溢出   可设置：-Dio.netty.maxDirectMemory
  //解决方案：不能直接使用-Dio.netty.maxDirectMemory去调大堆外内存
  //1)、升级lettuce客户端。      2）、切换使用jedis
  public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonOld() {
      // 给缓存中存放json字符串，拿出的json字符串，还用逆转为能用的对象类型；【序列化与范序列化】

    /**
     * 1、空结果缓存：解决缓存穿透问题
     * 2、设置过期时间(加随机值)：解决缓存雪崩
     * 3、加锁：解决缓存击穿问题
     */

    // 1、加入缓存逻辑，缓存中存的数据是json字符串
    // JSON跨语言，跨平台兼容
    String catalogJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
    if(StringUtils.isEmpty(catalogJSON)){
      // 2、缓存中没有，查询数据库
      Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJsonFromDb  = getCatalogJsonFromDb();

      // 3、查到的数据再放入缓存，将对象转为json放在缓存中
      String s = JSON.toJSONString(catalogJsonFromDb);
      stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", s);
    }

    // 转为我们指定的对象
    Map<String, List<Catelog2Vo>> res = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>(){});
    return res;

  }

  //TODO 产生堆外内存溢出OutOfDirectMemoryError:
  //1)、springboot2.0以后默认使用lettuce操作redis的客户端，它使用通信
  //2)、lettuce的bug导致netty堆外内存溢出   可设置：-Dio.netty.maxDirectMemory
  //解决方案：不能直接使用-Dio.netty.maxDirectMemory去调大堆外内存
  //1)、升级lettuce客户端。      2）、切换使用jedis
  // @Override
  public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson2() {
    //给缓存中放json字符串，拿出的json字符串，反序列为能用的对象

    /**
     * 1、空结果缓存：解决缓存穿透问题
     * 2、设置过期时间(加随机值)：解决缓存雪崩
     * 3、加锁：解决缓存击穿问题
     */

    //1、加入缓存逻辑,缓存中存的数据是json字符串
    //JSON跨语言。跨平台兼容。
    ValueOperations<String, String> ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
    String catalogJson = ops.get("catalogJson");
    if (StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {
      System.out.println("缓存不命中...查询数据库...");
      //2、缓存中没有数据，查询数据库
      Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock();

      return catalogJsonFromDb;
    }

    System.out.println("缓存命中...直接返回...");
    //转为指定的对象
    Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJson,new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>(){});

    return result;
  }

  /**
   * 缓存里的数据如何和数据库的数据保持一致？？
   * 缓存数据一致性
   * 1)、双写模式
   * 2)、失效模式
   * @return
   */

  public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock() {

    //1、占分布式锁。去redis占坑
    //（锁的粒度，越细越快:具体缓存的是某个数据，11号商品） product-11-lock
    //RLock catalogJsonLock = redissonClient.getLock("catalogJson-lock");
    //创建读锁
    RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock("catalogJson-lock");

    RLock rLock = readWriteLock.readLock();

    Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = null;
    try {
      rLock.lock();
      //加锁成功...执行业务
      dataFromDb = getDataFromDb();
    } finally {
      rLock.unlock();
    }
    //先去redis查询下保证当前的锁是自己的
    //获取值对比，对比成功删除=原子性 lua脚本解锁
    // String lockValue = stringRedisTemplate.opsForValue().get("lock");
    // if (uuid.equals(lockValue)) {
    //     //删除我自己的锁
    //     stringRedisTemplate.delete("lock");
    // }

    return dataFromDb;

  }


  /**
   * 从数据库查询并封装数据::分布式锁
   * @return
   */
  public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedisLock() {

    //1、占分布式锁。去redis占坑      设置过期时间必须和加锁是同步的，保证原子性（避免死锁）
    String uuid = UUID.randomUUID().toString();
    Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid,300,TimeUnit.SECONDS);
    if (lock) {
      System.out.println("获取分布式锁成功...");
      Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = null;
      try {
        //加锁成功...执行业务
        dataFromDb = getDataFromDb();
      } finally {
        String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";

        //删除锁
        stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);

      }
      //先去redis查询下保证当前的锁是自己的
      //获取值对比，对比成功删除=原子性 lua脚本解锁
      // String lockValue = stringRedisTemplate.opsForValue().get("lock");
      // if (uuid.equals(lockValue)) {
      //     //删除我自己的锁
      //     stringRedisTemplate.delete("lock");
      // }

      return dataFromDb;
    } else {
      System.out.println("获取分布式锁失败...等待重试...");
      //加锁失败...重试机制
      //休眠一百毫秒
      try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); }
      return getCatalogJsonFromDbWithRedisLock();     //自旋的方式
    }
  }

  private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDb() {
    //得到锁以后，我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才需要继续查询
    String catalogJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJson");
    if (!StringUtils.isEmpty(catalogJson)) {
      //缓存不为空直接返回
      Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJson, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
      });

      return result;
    }

    System.out.println("查询了数据库");

    /**
     * 将数据库的多次查询变为一次
     */
    List<CategoryEntity> selectList = this.baseMapper.selectList(null);

    //1、查出所有分类
    //1、1）查出所有一级分类
    List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);

    //封装数据
    Map<String, List<Catelog2Vo>> parentCid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
      //1、每一个的一级分类,查到这个一级分类的二级分类
      List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());

      //2、封装上面的结果
      List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
      if (categoryEntities != null) {
        catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
          Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName().toString());

          //1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
          List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());

          if (level3Catelog != null) {
            List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> category3Vos = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
              //2、封装成指定格式
              Catelog2Vo.Catelog3Vo category3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());

              return category3Vo;
            }).collect(Collectors.toList());
            catelog2Vo.setCatalog3List(category3Vos);
          }

          return catelog2Vo;
        }).collect(Collectors.toList());
      }

      return catelog2Vos;
    }));

    //3、将查到的数据放入缓存,将对象转为json
    String valueJson = JSON.toJSONString(parentCid);
    stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJson", valueJson, 1, TimeUnit.DAYS);

    return parentCid;
  }

  /**
   * 从数据库查询并封装数据::本地锁
   * @return
   */
  public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithLocalLock() {

    // //如果缓存中有就用缓存的
    // Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJson = (Map<String, List<Catelog2Vo>>) cache.get("catalogJson");
    // if (cache.get("catalogJson") == null) {
    //     //调用业务
    //     //返回数据又放入缓存
    // }

    //只要是同一把锁，就能锁住这个锁的所有线程
    //1、synchronized (this)：SpringBoot所有的组件在容器中都是单例的。
    //TODO 本地锁：synchronized，JUC（Lock),在分布式情况下，想要锁住所有，必须使用分布式锁
    synchronized (this) {

      //得到锁以后，我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才需要继续查询
      return getDataFromDb();
    }


  }


  /**
   * 未加缓存
   *
   * @return
   */
  public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDb() {

      // 将数据库的多次查询变为一次
    List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);

    // 1、查出所有1级分类
    List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);

    // 2、封装数据
    Map<String, List<Catelog2Vo>> parent_cid = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k->k.getCatId().toString(),
        v->{
          // 每一个的一级分类，查到这个一级分类的二级分类
          List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());

          // 封装上面的结果
          List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
          if(categoryEntities != null){
            catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 ->{
              Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());

              // 找二级分类的三级分类
              List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());

              if(level3Catelog != null){
                List<Catelog2Vo.Catelog3Vo> catelog3vos = level3Catelog.stream().map(l3 ->{
                  // 封装成指定格式
                  Catelog2Vo.Catelog3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Catelog3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());

                  return catelog3Vo;
                }).collect(Collectors.toList());

                catelog2Vo.setCatalog3List(catelog3vos);
              }

              return catelog2Vo;
            }).collect(Collectors.toList());
          }

          return catelog2Vos;
        }));

    return parent_cid;

  }


  private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> selectList,Long parentCid) {
    List<CategoryEntity> categoryEntities = selectList.stream().filter(item -> item.getParentCid().equals(parentCid)).collect(Collectors.toList());
    return categoryEntities;
    // return this.baseMapper.selectList(
    //         new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", parentCid));
  }

  /**
   * 递归找分类节点
   *
   * @param catelogId
   * @param paths
   * @return
   */
  public List<Long> findParentPath(Long catelogId, List<Long> paths){
    // 1、收集当前节点
    paths.add(catelogId);

    CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
    if(byId.getParentCid() != 0){
      findParentPath(byId.getParentCid(), paths);
    }

    return paths;

  }


  /**
     * 递归查找所有菜单的子菜单
     *
     * @param root
     * @param all
     * @return
     */
    private List<CategoryEntity> getChildrens(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> all) {
      List<CategoryEntity> children =  all.stream().filter(categoryEntity -> {
            return categoryEntity.getParentCid() == root.getCatId();
        }).map(categoryEngity ->{
            // 1、找到子菜单
          categoryEngity.setChildren(getChildrens(categoryEngity, all));
          return categoryEngity;
      }).sorted((menu1, menu2) ->{
          // 2、菜单的排序
          return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort())- (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
      }).collect(Collectors.toList());

      return children;
    }


}